Inteligência Artificial do Google cria seu próprio ‘filho’ de IA


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Inteligência Artificial do Google cria seu próprio 'filho' de IA
Inteligência Artificial do Google cria seu próprio ‘filho’ de IA

Parece que chegou o início de uma era em que os sistemas de inteligência artificial (IA) podem construir outros sistemas de inteligência artificial. Recentemente, a gigante da tecnologia, a Inteligência Artificial (IA) do Google, construiu seu próprio filho de IA (Inteligência Artificial).

Inteligência Artificial do Google cria seu próprio ‘filho’ de IA

Chegou o dia em que as máquinas fazem outras máquinas. Para ser mais concreto, é o início de uma era em que os sistemas de inteligência artificial podem construir outros sistemas de inteligência artificial. Um avanço que tornou realidade o projeto AutoML do gigante da tecnologia Google, ao projetar um sistema de visão computacional que excede em muito os modelos mais avançados.

Foi em maio deste mesmo ano que os pesquisadores Brain, do gigante da tecnologia Google, anunciaram a criação desta iniciativa, um algoritmo de aprendizado automático que aprende a construir outros algoritmos de aprendizado de máquina. A intenção era ver do que uma inteligência artificial era capaz, criando outra inteligência artificial sem intervenção humana, com o objetivo final de alcançar uma maior implantação dessas tecnologias.

Existem poucos humanos capazes de desenvolvê-los, são altamente cobiçados e projetos semelhantes ajudariam a levar a inteligência artificial para muitos outros campos e empresas, muito mais rapidamente. Caso contrário, mais lentidão implicaria um grande risco para a própria IA, de acordo com especialistas como Dave Heiner, consultor da gigante de tecnologia Microsoft. Parte do seu sucesso implica que a implementação seja ampla.

O maior desafio do AutoML: criar uma IA

O gigante de tecnologia CEO do Google, Sundar Pichai, se gabou do AutoML durante a apresentação do Pixel 2 e Pixel 2 XL e hoje pode se gabar novamente para mostrar o que alcançou essa iniciativa promissora.

Ao automatizar o design de modelos de aprendizado de máquina usando uma abordagem chamada aprendizado por reforço, como explicam em Futurismo, os pesquisadores fizeram com que essa inteligência artificial atuasse como uma rede neural de controladores que, por sua vez, cria outra rede de inteligência artificial menor. No entanto, uma criação, chamada NASNet, que superou todas as suas contrapartes construídas por humanos.

Sua função é reconhecer objetos em vídeos transmitidos em tempo real. Deve identificar pessoas, carros, bolsas, mochilas e outros elementos presentes nas imagens. O AutoML avalia o desempenho e, com esses dados, aperfeiçoa de forma independente essa inteligência artificial, repetindo o processo milhares de vezes. Uma tarefa cara, geralmente feita por humanos, mas essencial.

Os pesquisadores do gigante da tecnologia Google compararam os resultados dos IDs NASNet com “dois dos conjuntos de dados acadêmicos de grande escala mais respeitados em visão computacional”, a classificação de imagens ImageNet e o conjunto de dados de detecção de objetos COCO, e descobriram, eles revelaram, que superou todos os outros sistemas de visão computacional feitos por pessoas.

Especificamente, foi 82,7% preciso na previsão do conjunto de validação ImageNet, o que significa que está acima de 1,2% de qualquer resultado publicado anteriormente. Da mesma forma, o sistema também é 4% mais eficiente com uma precisão média de 43,1%. Além disso, uma versão menos exigente do ponto de vista de recursos computacionais superou em 3,1% os melhores modelos de tamanho similar destinados a plataformas móveis.

Os avanços que o AutoML pode trazer

Como dissemos no início, parte do sucesso da inteligência artificial será encontrada em sua ampla e rápida implementação. Quanto mais as áreas cotidianas encontrarem soluções por meio dessas tecnologias e mais empresas puderem fazer uso delas ou criá-las sem muita dificuldade, maior será o progresso e maiores serão as vantagens. Uma situação que impulsionará ainda mais a pesquisa, aumentando esse progresso e essas vantagens.

Portanto, uma inteligência artificial como o AutoML poderá abrir a porta para que todo esse progresso chegue de forma mais rápida. Isso permitiria que empresas sem a equipe e o conhecimento adequados tivessem uma tecnologia que avançaria seus negócios. Embora, se nenhuma ação for tomada, a automação pode significar que entre 400 e 800 milhões de trabalhadores ficarão sem seus empregos até 2030.

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